资源列表
kNN
- kNN，用来分类分类速度快 容易理解,上手容易(kNN,fast to classify easy to understand,welcome to download)
改进的密集轨迹代码improved_trajectory
- 提取稠密轨迹代码，比原作者的方法有所改进(Dense track code extraction)
SVM
- 一个简单的向量机实例，MATLAB7通过，可以用7进行测试(a svm modle,this is a little a little svm use matlab7.0)
neuralnetwork
- 实现简单neural network的计算(Simple neural network calculation)
bpnn
- BP反向传播神经网络算法，包括数据预处理部分(this zip include BP back propagation Neural network algorithm and the data preprocessing section)
车辆模型
- 用于数据学习,汽车模型的建立，三自由度的车辆模型(used to data learning)
基于负熵的独立成分分析
- 独立成分分析 fastICA算法 负熵(Independent component analysis, fastICA algorithm, negative entropy)
基于蚁群算法解决旅行商问题
- 主要讲解了如何用蚁群算法来解决 旅行商问题(Mainly explains how to use ant colony algorithm to solve travel salesman problem)
基于BP+PID神经网络控制
- MATLAB/Simulink 资源分享 Matlab基于BP+PID神经网络控(Realization of Matlab Based on BP + PID Neural Network)
BP neural network is programmed with C++
- 神经网络的C语言实现,适合初学者学习使用,也可以进一步开发(BP neural network is programmed with C)
cnn
- 运用java语言简单实现卷积神经网络算法(Simple implementation of convolutional neural network algorithm using java language)
MLkNN
- ML-KNN，这是来自传统的K-近邻（KNN）算法。详细地，为每一个看不见的实例中，首先确定了训练集中的k近邻。之后，基于从标签集获得的统计信息。这些相邻的实例，即属于每个可能类的相邻实例的数量，最大后验（MAP）原理。用于确定不可见实例的标签集。三种不同现实世界中多标签学习问题的实验研究，即酵母基因功能分析、自然场景分类和网页自动分类，表明ML-KNN实现了卓越的性能(ML-KNN which is derived from the traditional K-nearest neighbo